文章目录
- 第十五章. 下载数据
- 15.1 csv文件
- 15.2 json文件
- 第十六章. 使用API
- 16.1 requests
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第十五章. 下载数据
15.1 csv文件
例1：分析CSV文件头
CSV文件其文件以纯文本的形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。
next()返回文件的下一行
import csv # 用于分析CSV文件中的数据行
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'
with open(filename) as f: # 打开文件，并将结果文件对象存储在f中
reader = csv.reader(f) # 创建与该文件相关联的阅读器对象，并存储在reader中
header_row = next(reader) # 第一行
print(header_row) # 输出显示第一行
数据太多这里剪切一部分
reader处理文件以逗号分隔第一行数据，并存储在列表中。
例2：打印文件头及其位置
为让文件头数据更容易理解，将列表中的每个文件头及其位置打印出来。
调用enumerate()来获取每个元素的索引及其值
import csv # 用于分析CSV文件中的数据行
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'
with open(filename) as f: # 打开文件，并将结果文件对象存储在f中
reader = csv.reader(f) # 创建与该文件相关联的阅读器对象，并存储在reader中
header_row = next(reader) # 第一行
for index, column_header in enumerate(header_row): # 调用enumerate()来获取每个元素的索引及其值
print(index, column_header)
这里截取一部分图
例3：提取并读取数据
阅读器对象从其停留的地方继续往下读取CSV文件，每次都自动返回当前所处位置的下一行，由于我们已经读取了文件头行，这个循环将从第二行开始，这行便是数据。
import csv # 用于分析CSV文件中的数据行
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'
with open(filename) as f: # 打开文件，并将结果文件对象存储在f中
reader = csv.reader(f) # 创建与该文件相关联的阅读器对象，并存储在reader中
header_row = next(reader) # 第一行
highs = [] # 空列表
for row in reader: # 遍历每行
high = int(row[1]) # str转int
highs.append(high) # 每行的第1个元素，从第0个开始
print(highs)
例：绘制气温图表
import csv # 用于分析CSV文件中的数据行
from matplotlib import pyplot as plt # 画图需要
# 从文件中获取最高气温
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'
with open(filename) as f: # 打开文件，并将结果文件对象存储在f中
reader = csv.reader(f) # 创建与该文件相关联的阅读器对象，并存储在reader中
header_row = next(reader) # 第一行
highs = [] # 空列表
for row in reader: # 遍历每行
high = int(row[1])
highs.append(high) # 每行的第1个元素，从第0个开始
print(highs)
# 根据数据绘制图像
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6)) #设置图像大小尺寸
plt.plot(highs, c='red')
# 设置图形的格式
plt.title("Daily high temperatures, July 2014", fontsize=24) # 标题
plt.xlabel('', fontsize=16) # x轴
plt.ylabel("Temperature(F)", fontsize=16) # y轴
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16) # 刻度标记大小
plt.show()
datetime模块
from datetime import datetime
first_date = datetime.strptime('2014-7-1', '%Y-%m-%d') # 第一个参数传入实参，第二个给设置的格式
print(first_date)
2014-07-01 00:00:00
‘%Y-’ 让python将字符串中第一个连字符前面的部分视为四位的年份；
‘%m-’ 让python将第二个连字符前面的部分视为表示月份的数字；
‘%d’ 让python将字符串的最后一部分视为月份中的一天
方法strptime()可接受各种实参，并根据它们来决定如何解读时期，下表列出这些实参：
| 实参 | 含义 |
|---|---|
| %A | 星期的名称，如Monday |
| %B | 月份名，如January |
| %m | 用数字表示的月份(01~12) |
| %d | 用数字表示的月份的一天(01~31) |
| %Y | 四位的年份，如2020 |
| %y | 两位的年份，如20 |
| %H | 24小时制的小时数(00~23) |
| %I | 12小时制的小时数(01~12) |
| %p | am或pm |
| %M | 分钟数(00~59) |
| %S | 秒数(00~61) |
例2：在图表中添加日期
import csv # 用于分析CSV文件中的数据行
from matplotlib import pyplot as plt # 画图需要
from datetime import datetime # 将字符串转换为对应日期需要
# 从文件中获取最高气温和日期
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'
with open(filename) as f: # 打开文件，并将结果文件对象存储在f中
reader = csv.reader(f) # 创建与该文件相关联的阅读器对象，并存储在reader中
header_row = next(reader)
dates, highs = [], [] # 日期，最高温度初始化为空列表
for row in reader: # 遍历每行
current_date = datetime.strptime(row[0], "%Y-%m-%d") # 每行第零个元素
dates.append(current_date) # 添加日期
high = int(row[1]) # 最高温度转化为整型
highs.append(high) # 添加温度
# 根据数据绘制图像
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))
plt.plot(dates, highs, c='red')
# 设置图形的格式
plt.title("Daily high temperatures, July 2014", fontsize=24) # 标题
plt.xlabel('', fontsize=16) # x轴
fig.autofmt_xdate() # 绘制斜的x轴标签
plt.ylabel("Temperature(F)", fontsize=16) # y轴
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16) # 刻度标记大小
plt.show()
例3：添加更多数据，涵盖更长的时间
这里只是换了一个数据更多的文件，改了一个标题
import csv # 用于分析CSV文件中的数据行
from matplotlib import pyplot as plt # 画图需要
from datetime import datetime # 将字符串转换为对应日期需要
# 从文件中获取最高气温和日期
filename = 'sitka_weather_2014.csv'
with open(filename) as f: # 打开文件，并将结果文件对象存储在f中
reader = csv.reader(f) # 创建与该文件相关联的阅读器对象，并存储在reader中
header_row = next(reader) # 第一行
dates, highs = [], [] # 日期，最高温度初始化为空列表
for row in reader: # 遍历每行
current_date = datetime.strptime(row[0], "%Y-%m-%d") # 每行第零个元素
dates.append(current_date) # 添加日期
high = int(row[1]) # 最高温度转化为整型
highs.append(high) # 添加温度
# 根据数据绘制图像
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))
plt.plot(dates, highs, c='red')
# 设置图形的格式
plt.title("Daily high temperatures - 2014", fontsize=24) # 标题
plt.xlabel('', fontsize=16) # x轴
fig.autofmt_xdate() # 绘制斜的x轴标签
plt.ylabel("Temperature(F)", fontsize=16) # y轴
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16) # 刻度标记大小
plt.show()
例4：再绘制一个数据系列
这里多绘制了一个最低温度
import csv # 用于分析CSV文件中的数据行
from matplotlib import pyplot as plt # 画图需要
from datetime import datetime # 将字符串转换为对应日期需要
# 从文件中获取最高气温，最低温度和日期
filename = 'sitka_weather_2014.csv'
with open(filename) as f: # 打开文件，并将结果文件对象存储在f中
reader = csv.reader(f) # 创建与该文件相关联的阅读器对象，并存储在reader中
header_row = next(reader) # 第一行
dates, highs, lows = [], [], [] # 日期，最高温度初始化为空列表
for row in reader: # 遍历每行
current_date = datetime.strptime(row[0], "%Y-%m-%d") # 每行第零个元素
dates.append(current_date) # 添加日期
high = int(row[1]) # 最高温度转化为整型
highs.append(high) # 添加温度
low = int(row[3])
lows.append(low)
# 根据数据绘制图像
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))
plt.plot(dates, highs, c='red')
plt.plot(dates, lows, c='blue')
# 设置图形的格式
plt.title("Daily high and low temperatures - 2014", fontsize=24) # 标题
plt.xlabel('', fontsize=16) # x轴
fig.autofmt_xdate() # 绘制斜的x轴标签
plt.ylabel("Temperature(F)", fontsize=16) # y轴
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16) # 刻度标记大小
plt.show()
例5：给图表区域着色
import csv # 用于分析CSV文件中的数据行
from matplotlib import pyplot as plt # 画图需要
from datetime import datetime # 将字符串转换为对应日期需要
# 从文件中获取最高气温，最低温度和日期
filename = 'sitka_weather_2014.csv'
with open(filename) as f: # 打开文件，并将结果文件对象存储在f中
reader = csv.reader(f) # 创建与该文件相关联的阅读器对象，并存储在reader中
header_row = next(reader) # 第一行
dates, highs, lows = [], [], [] # 日期，最高温度初始化为空列表
for row in reader: # 遍历每行
current_date = datetime.strptime(row[0], "%Y-%m-%d") # 每行第零个元素
dates.append(current_date) # 添加日期
high = int(row[1]) # 最高温度转化为整型
highs.append(high) # 添加温度
low = int(row[3])
lows.append(low)
# 根据数据绘制图像
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))
plt.plot(dates, highs, c='red', alpha=0.5) # alpha指定颜色的透明度，使得红色和蓝色折线看起来更浅
plt.plot(dates, lows, c='blue', alpha=0.5)
plt.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1) # 两条线之间填充蓝色，透明度0.1
# 设置图形的格式
plt.title("Daily high and low temperatures - 2014", fontsize=24) # 标题
plt.xlabel('', fontsize=16) # x轴
fig.autofmt_xdate() # 绘制斜的x轴标签
plt.ylabel("Temperature(F)", fontsize=16) # y轴
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16) # 刻度标记大小
plt.show()
例6：错误检查
有些文档可能数据不全，缺失数据可能引起异常
例如换这个文档
这个文档数据不全
这里就需要修改代码，如下：
import csv # 用于分析CSV文件中的数据行
from matplotlib import pyplot as plt # 画图需要
from datetime import datetime # 将字符串转换为对应日期需要
# 从文件中获取最高气温，最低温度和日期
filename = 'death_valley_2014.csv'
with open(filename) as f: # 打开文件，并将结果文件对象存储在f中
reader = csv.reader(f) # 创建与该文件相关联的阅读器对象，并存储在reader中
header_row = next(reader) # 第一行
dates, highs, lows = [], [], [] # 日期，最高温度初始化为空列表
for row in reader: # 遍历每行
try:
current_date = datetime.strptime(row[0], "%Y-%m-%d") # 每行第零个元素
high = int(row[1]) # 最高温度转化为整型
low = int(row[3])
except ValueError:
print(current_date, 'missing data')
else:
dates.append(current_date) # 添加日期
highs.append(high) # 添加温度
lows.append(low)
# 根据数据绘制图像
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))
plt.plot(dates, highs, c='red', alpha=0.5) # alpha指定颜色的透明度，使得红色和蓝色折线看起来更浅
plt.plot(dates, lows, c='blue', alpha=0.5)
plt.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1) # 两条线之间填充蓝色，透明度0.1
# 设置图形的格式
title = 'Daily high and low temperatures - 2014\nDeath Valley, CA'
plt.title(title, fontsize=20) # 标题
plt.xlabel('', fontsize=16) # x轴
fig.autofmt_xdate() # 绘制斜的x轴标签
plt.ylabel("Temperature(F)", fontsize=16) # y轴
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16) # 刻度标记大小
plt.show()
15.2 json文件
例：存
import json
numbers = [1, 3, 5, 7, 9]
filename = "numbers.json"
with open(filename, 'w') as f_obj:
json.dump(numbers, f_obj)
例：取
import json
filename = "numbers.json"
with open(filename) as f_obj:
numbers = json.load(f_obj)
print(numbers)
[1, 3, 5, 7, 9]
例1：从数据地址下载json文件，这里从GitHub上下载
from __future__ import (absolute_import, division, print_function, unicode_literals)
from urllib.request import urlopen
import json
# 网址：the url
json_url = 'https://raw.githubusercontent.com/muxuezi/btc/master/btc_close_2017.json'
response = urlopen(json_url)
req = response.read() # 读取数据
with open('btc_close_2017_urllib.json', 'wb') as f: # 将数据写入文件
f.write(req)
file_urllib = json.loads(req) # 加载json格式
print(file_urllib)
下载得到的数据：
例2:第二种下载方法requests
import requests
# 网址：the url
json_url = 'https://raw.githubusercontent.com/muxuezi/btc/master/btc_close_2017.json'
req = requests.get(json_url) # 读取数据
with open('btc_close_2017_urllib.json', 'w') as f: # 将数据写入文件
f.write(req.text)
file_requests = req.json()
例3：从下载得到的文件中提取数据
import json
"""文件中的数据是多个字典，字典都包含相同的键，对应不同的值，这里遍历所有字典，输出每个字典里键对应的值"""
# 将数据加载到一个列表中
filename = 'btc_close_2017_urllib.json' # 文件
with open(filename) as f: # 打开文件
btc_data = json.load(f) # 加载文件
# 打印每一天的信息
for btc_dict in btc_data: # 遍历字典
date = btc_dict['date'] # 每个字典中都有，日期
month = btc_dict['month'] # 月份
week = btc_dict['week'] # 周
weekday = btc_dict['weekday'] # 周末
close = btc_dict['close'] # 收盘价
print("{} 是 {} 月, 第 {} 周, 星期{}, 收盘价是 {} RMB".format(date, month, week, weekday, close))
数据太多，部分如下
例4：收盘价
import json
import pygal
"""文件中的数据是多个字典，字典都包含相同的键，对应不同的值，这里遍历所有字典，输出每个字典里键对应的值"""
# 将数据加载到一个列表中
filename = 'btc_close_2017_urllib.json' # 文件
with open(filename) as f: # 打开文件
btc_data = json.load(f) # 加载文件
# 打印每一天的信息
for btc_dict in btc_data: # 遍历字典
date = btc_dict['date'] # 每个字典中都有，日期
month = int(btc_dict['month']) # 月份
week = int(btc_dict['week']) # 周
weekday = btc_dict['weekday'] # 周末
close = int(float(btc_dict['close'])) # 收盘价
print("{} 是 {} 月, 第 {} 周, 星期{}, 收盘价是 {} RMB".format(date, month, week, weekday, close))
# 创建5个列表，分别存储日期和收盘价
dates = []
months = []
weeks = []
weekdays = []
close = []
# 每一天的信息
for btc_dict in btc_data:
dates.append(btc_dict['date'])
months.append(int(btc_dict['month']))
weeks.append(int(btc_dict['week']))
weekdays.append(btc_dict['weekday'])
close.append(int(float(btc_dict['close'])))
line_chart = pygal.Line(x_label_rotation=20, show_minoe_x_labels=False)
line_chart.title = '收盘价($)'
line_chart.x_labels = dates
N = 20 # x轴坐标每隔20天显示一次
line_chart.x_labels_major = dates[::N]
line_chart.add('收盘价', close)
line_chart.render_to_file('收盘价折线图($).svg')
例5：收盘价对数变换折线图
import json
import pygal
import math
from itertools import groupby
"""文件中的数据是多个字典，字典都包含相同的键，对应不同的值，这里遍历所有字典，输出每个字典里键对应的值"""
# 将数据加载到一个列表中
filename = 'btc_close_2017_urllib.json' # 文件
with open(filename) as f: # 打开文件
btc_data = json.load(f) # 加载文件
# 打印每一天的信息
for btc_dict in btc_data: # 遍历字典
date = btc_dict['date'] # 每个字典中都有，日期
month = int(btc_dict['month']) # 月份
week = int(btc_dict['week']) # 周
weekday = btc_dict['weekday'] # 周末
close = int(float(btc_dict['close'])) # 收盘价
print("{} 是 {} 月, 第 {} 周, 星期{}, 收盘价是 {} RMB".format(date, month, week, weekday, close))
# 创建5个列表，分别存储日期和收盘价
dates = []
months = []
weeks = []
weekdays = []
close = []
# 每一天的信息
for btc_dict in btc_data:
dates.append(btc_dict['date'])
months.append(int(btc_dict['month']))
weeks.append(int(btc_dict['week']))
weekdays.append(btc_dict['weekday'])
close.append(int(float(btc_dict['close'])))
"""收盘价折线图"""
line_chart = pygal.Line(x_label_rotation=20, show_minoe_x_labels=False)
line_chart.title = '收盘价($)'
line_chart.x_labels = dates
N = 20 # x轴坐标每隔20天显示一次
line_chart.x_labels_major = dates[::N]
line_chart.add('收盘价', close)
line_chart.render_to_file('收盘价折线图($).svg')
"""收盘价对数变换折线图"""
line_chart = pygal.Line(x_label_rotation=20, show_minoe_x_labels=False)
line_chart.title = '收盘价对数变换($)'
line_chart.x_labels = dates
N = 20 # x轴坐标每隔20天显示一次
line_chart.x_labels_major = dates[::N]
close_log = [math.log10(_) for _ in close] # 这里不一样
line_chart.add('log收盘价', close_log)
line_chart.render_to_file('收盘价对数变换折线图($).svg')
例6：收盘价周日均值和收盘价星期均值
import json
import pygal
import math
from itertools import groupby
"""文件中的数据是多个字典，字典都包含相同的键，对应不同的值，这里遍历所有字典，输出每个字典里键对应的值"""
# 将数据加载到一个列表中
filename = 'btc_close_2017_urllib.json' # 文件
with open(filename) as f: # 打开文件
btc_data = json.load(f) # 加载文件
# 打印每一天的信息
for btc_dict in btc_data: # 遍历字典
date = btc_dict['date'] # 每个字典中都有，日期
month = int(btc_dict['month']) # 月份
week = int(btc_dict['week']) # 周
weekday = btc_dict['weekday'] # 周末
close = int(float(btc_dict['close'])) # 收盘价
print("{} 是 {} 月, 第 {} 周, 星期{}, 收盘价是 {} RMB".format(date, month, week, weekday, close))
# 创建5个列表，分别存储日期和收盘价
dates = []
months = []
weeks = []
weekdays = []
close = []
# 每一天的信息
for btc_dict in btc_data:
dates.append(btc_dict['date'])
months.append(int(btc_dict['month']))
weeks.append(int(btc_dict['week']))
weekdays.append(btc_dict['weekday'])
close.append(int(float(btc_dict['close'])))
"""收盘价折线图"""
line_chart = pygal.Line(x_label_rotation=20, show_minoe_x_labels=False)
line_chart.title = '收盘价($)'
line_chart.x_labels = dates
N = 20 # x轴坐标每隔20天显示一次
line_chart.x_labels_major = dates[::N]
line_chart.add('收盘价', close)
line_chart.render_to_file('收盘价折线图($).svg')
"""收盘价对数变换折线图"""
line_chart = pygal.Line(x_label_rotation=20, show_minoe_x_labels=False)
line_chart.title = '收盘价对数变换($)'
line_chart.x_labels = dates
N = 20 # x轴坐标每隔20天显示一次
line_chart.x_labels_major = dates[::N]
close_log = [math.log10(_) for _ in close]
line_chart.add('log收盘价', close_log)
line_chart.render_to_file('收盘价对数变换折线图($).svg')
def draw_line(x_data, y_data, title, y_legend):
xy_map = []
for x, y in groupby(sorted(zip(x_data, y_data)), key=lambda _: _[0]):
y_list = [v for _, v in y]
xy_map.append([x, sum(y_list) / len(y_list)])
x_unique, y_mean = [*zip(*xy_map)]
line_chart = pygal.Line() # 画图
line_chart.title = title # 设置标题
line_chart.x_labels = x_unique
line_chart.add(y_legend, y_mean) # 添加了Y轴标签
line_chart.render_to_file(title+'.svg') # 保存为.svg文件
return line_chart
idx_month = dates.index('2017-12-01')
line_chart_month = draw_line(months[:idx_month], close[:idx_month],
'收盘价月日均值($)', '月日均值')
line_chart_month
inx_week = dates.index('2017-12-01')
line_chart_week = draw_line(weeks[:idx_month], close[1:idx_month],
'收盘价周日均值($)', '周日均值')
line_chart_week
idx_week = dates.index('2017-12-11')
wd = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday',
'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']
weekdays_int = [wd.index(w) + 1 for w in weekdays[1:idx_week]]
line_chart_weekday = draw_line(
weekdays_int, close[1:idx_week], '收盘价星期均值($)', '星期均值')
line_chart_weekday.x_labels = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']
line_chart_weekday.render_to_file('收盘价星期均值($).svg')
line_chart_weekday
这里图就不贴了
最后：收盘价数据仪表盘
import json
import pygal
import math
from itertools import groupby
"""文件中的数据是多个字典，字典都包含相同的键，对应不同的值，这里遍历所有字典，输出每个字典里键对应的值"""
# 将数据加载到一个列表中
filename = 'btc_close_2017_urllib.json' # 文件
with open(filename) as f: # 打开文件
btc_data = json.load(f) # 加载文件
# 打印每一天的信息
for btc_dict in btc_data: # 遍历字典
date = btc_dict['date'] # 每个字典中都有，日期
month = int(btc_dict['month']) # 月份
week = int(btc_dict['week']) # 周
weekday = btc_dict['weekday'] # 周末
close = int(float(btc_dict['close'])) # 收盘价
print("{} 是 {} 月, 第 {} 周, 星期{}, 收盘价是 {} RMB".format(date, month, week, weekday, close))
# 创建5个列表，分别存储日期和收盘价
dates = []
months = []
weeks = []
weekdays = []
close = []
# 每一天的信息
for btc_dict in btc_data:
dates.append(btc_dict['date'])
months.append(int(btc_dict['month']))
weeks.append(int(btc_dict['week']))
weekdays.append(btc_dict['weekday'])
close.append(int(float(btc_dict['close'])))
"""收盘价折线图"""
line_chart = pygal.Line(x_label_rotation=20, show_minoe_x_labels=False)
line_chart.title = '收盘价($)'
line_chart.x_labels = dates
N = 20 # x轴坐标每隔20天显示一次
line_chart.x_labels_major = dates[::N]
line_chart.add('收盘价', close)
line_chart.render_to_file('收盘价折线图($).svg')
"""收盘价对数变换折线图"""
line_chart = pygal.Line(x_label_rotation=20, show_minoe_x_labels=False)
line_chart.title = '收盘价对数变换($)'
line_chart.x_labels = dates
N = 20 # x轴坐标每隔20天显示一次
line_chart.x_labels_major = dates[::N]
close_log = [math.log10(_) for _ in close]
line_chart.add('log收盘价', close_log)
line_chart.render_to_file('收盘价对数变换折线图($).svg')
def draw_line(x_data, y_data, title, y_legend):
xy_map = []
for x, y in groupby(sorted(zip(x_data, y_data)), key=lambda _: _[0]):
y_list = [v for _, v in y]
xy_map.append([x, sum(y_list) / len(y_list)])
x_unique, y_mean = [*zip(*xy_map)]
line_chart = pygal.Line() # 画图
line_chart.title = title # 设置标题
line_chart.x_labels = x_unique
line_chart.add(y_legend, y_mean) # 添加了Y轴标签
line_chart.render_to_file(title+'.svg') # 保存为.svg文件
return line_chart
idx_month = dates.index('2017-12-01')
line_chart_month = draw_line(months[:idx_month], close[:idx_month],
'收盘价月日均值($)', '月日均值')
line_chart_month
inx_week = dates.index('2017-12-01')
line_chart_week = draw_line(weeks[:idx_month], close[1:idx_month],
'收盘价周日均值($)', '周日均值')
line_chart_week
idx_week = dates.index('2017-12-11')
wd = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday',
'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']
weekdays_int = [wd.index(w) + 1 for w in weekdays[1:idx_week]]
line_chart_weekday = draw_line(
weekdays_int, close[1:idx_week], '收盘价星期均值($)', '星期均值')
line_chart_weekday.x_labels = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']
line_chart_weekday.render_to_file('收盘价星期均值($).svg')
line_chart_weekday
with open('收盘价Dashboard.html', 'w', encoding='utf8') as html_file:
html_file.write(
'<html><head><title>收盘价Dashboard</title><meta charset="utf-8"></head><body>\n')
for svg in [
'收盘价折线图($).svg', '收盘价对数变换折线图($).svg', '收盘价月日均值($).svg',
'收盘价周日均值($).svg', '收盘价星期均值($).svg'
]:
html_file.write(
' <object type="image/svg+xml" data="{0}" height=500></object>\n'.format(svg)) # 1
html_file.write('</body></html>')
相当于把上面得到的五张图放在一个HTML文件中
第十六章. 使用API
16.1 requests
例：找出GitHub中星级最高的python项目
1、先查看能否成功响应
import requests
# 执行API调用并存储响应
url = "https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars"
r = requests.get(url)
print("Status code:", r.status_code) # 状态码
# 将API响应存储在一个变量中
response_dict = r.json()
# 处理结果
print(response_dict.keys())
Status code: 200
dict_keys(['total_count', 'incomplete_results', 'items'])
2、处理响应字典
import requests
# 执行API调用并存储响应
url = "https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars"
r = requests.get(url)
print("Status code:", r.status_code) # 状态码
# 将API响应存储在一个变量中
response_dict = r.json()
print("Total repositories:", response_dict['total_count'])
# 探索有关仓库的信息
repo_dicts = response_dict['items']
print("Repositories returned:", len(repo_dicts)) # 打印有多少个仓库数，也就是python项目数
# 研究第一个仓库
repo_dict = repo_dicts[0]
print("\nKeys:", len(repo_dict))
for key in sorted(repo_dict.keys()): # 排序打印
print(key)
3、继续研究第一个项目
# 研究第一个仓库
repo_dict = repo_dicts[0]
print("\nSelected information about first repository:")
print("Name:", repo_dict['name']) # 项目名字
print("Owner:", repo_dict['owner']['login']) # 所有者
print("Stars:", repo_dict['stargazers_count']) # 星数
print("Repository:", repo_dict['html_url']) # 地址
print("Created:", repo_dict['created_at']) # 创建时间
print("Updated:", repo_dict['updated_at']) # 修改时间
print("Description:", repo_dict['description']) # 项目描述
Status code: 200
Total repositories: 8901091
Repositories returned: 30
Selected information about first repository:
Name: public-apis
Owner: public-apis
Stars: 213233
Repository: https://github.com/public-apis/public-apis
Created: 2016-03-20T23:49:42Z
Updated: 2022-10-28T02:38:42Z
Description: A collective list of free APIs
4、使用Pygal可视化仓库
import requests
import pygal
from pygal.style import LightColorizedStyle as LCS, LightenStyle as LS
# 执行API调用并存储响应
url = "https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars"
r = requests.get(url)
print("Status code:", r.status_code) # 状态码
# 将API响应存储在一个变量中
response_dict = r.json()
print("Total repositories:", response_dict['total_count'])
# 探索有关仓库的信息
repo_dicts = response_dict['items']
names, stars = [], []
for repo_dict in repo_dicts:
names.append(repo_dict['name'])
stars.append(repo_dict['stargazers_count'])
# 可视化
my_style = LS('#333366', base_style=LCS)
chart = pygal.Bar(style=my_style, x_label_rotation=45, show_legend=False) # 第二参数标签旋转，第三参数隐藏图例
chart.title = "Most-Starred Python Projects on GitHub"
chart.x_labels = names
chart.add('', stars)
chart.render_to_file('python_repos.svg')
5、调整图像
# 可视化
my_style = LS('#333366', base_style=LCS)
my_config = pygal.Config()
my_config.x_label_rotation = 45
my_config.show_legend = False
my_config.title_font_size = 24
my_config.label_font_size = 14
my_config.major_label_font_size = 18
my_config.truncate_label = 15
my_config.show_y_guides = False
my_config.width = 1000
chart = pygal.Bar(my_config, style=my_style)
chart.title = "Most-Starred Python Projects on GitHub"
chart.x_labels = names
chart.add('', stars)
chart.render_to_file('python_repos.svg')
